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Enregistrement W2100930403 · doi:10.1177/0022022108328919

Reliability of Bidimensional Acculturation Scores

2009· article· en· W2100930403 sur OpenAlexaboutno aff
Que‐Lam Huynh, Ryan T. Howell, Verónica Benet‐Martínez

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcculturationReliability (semiconductor)PsychologyEthnic groupConsistency (knowledge bases)Scale (ratio)Internal consistencyStatisticsSample (material)EconometricsPsychometricsComputer scienceMathematicsClinical psychologyGeographySociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding score reliability is a necessary step in examining the validity of acculturation instruments. Thus, the authors evaluate the aggregate reliability of three multigroup, bidimensional acculturation instruments: General Ethnicity Questionnaire— Abridged, Stephenson Multigroup Acculturation Scale, and Vancouver Index of Acculturation. Reliability generalization techniques are used to analyze 51 internal consistency estimates and 6 sample characteristics for these instruments. Overall, reliability estimates for all three instruments appear to be robust. However, the ranges of reliability estimates across diverse samples vary greatly, which has implications for the interpretation of substantive outcomes and acculturation instrument selection. In addition, variability in reliability estimates is associated with scale length, gender, and ethnic composition of sample. Implications for acculturation research and measurement are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,442 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations97
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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